原文传递
基于伽玛分布与GAMLSS模型的短时交通流量预测
| 论文题名： | 基于伽玛分布与GAMLSS模型的短时交通流量预测 |
| 关键词： | 交通流预测;伽玛分布;智能交通系统;回归模型 |
| 摘要： | 智能交通控制系统是缓解城市交通压力的有效手段之一。交通流量的预测作为智能交通控制系统的基础，其预测精度直接影响了智能交通系统对道路交通的管控效果。研究城市道路的交通流量预测具有重要意义。 本文依据道路检测卡口的历史数据对交通流量进行预测，主要工作包括： 1.对交通流量数据进行了描述性分析和处理。交通流量是指在一定时间段内通过道路检测点的车辆数目，具有明显的周期性、相关性和随机性。以往的单变量统计预测模型常假设交通流量数据服从高斯分布，这造成在交通流量数据较小时刻的预测值有可能出现负值。为了解决这一问题，本文提出采用伽玛分布；同时考虑到交通流量数据中可能存在异常数据，本文运用固定阈值的方法检测数据，并对异常数据进行了处理。 2.提出了基于伽玛分布的GAMLSS单变量预测模型。GAMLSS模型是一种广义的回归模型，考虑到伽玛分布的形式和特点，应用Box-Cox变换方法将整数类型的交通数据变换成适用伽玛分布的实数类型数据，并代入GAMLSS模型，建立了应用伽玛分布的GAMLSS预测模型；基于BIC准则对模型进行选择，应用最大似然函数的方法对模型的未知参数进行估计。 应用大连市东北联合路交通流量数据对本文提出的方法进行测试，验证了本文方法的有效性。与假设数据为高斯分布的单变量预测模型效果进行对比，结果表明本文提出的方法对于交通流量数据的预测有更好的效果。 |
| 作者： | 温博雪 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 顾宏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连理工大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
